REDUCCIONES DE COSTO REALES

El departamento de ejes de Shelbyville comenzó a trabajar bajo el sistema de programación de la capacidad finita después de casi siete meses de trabajo de instalación, que incluía captura de datos, introducción y rediseño de prioridades, informes al gusto, integración del sistema con el MRPII y una semana de capacitación. El departamento de engranes de la planta estrenó el sistema en julio de 1992 después de sólo tres meses de trabajo de captura de datos. Ahora se generan programas de producción para ambos departamentos dos veces a la semana.

Después de seis meses de usar el sistema, el departamento de ejes de Shelbyville ha obtenido resultados sorprendentes: reducción de 27% en el número de preparaciones, reducción de 12% en los costos de preparación como porcentaje de la mano de obra directa e incremento de 29% en la utilización bruta —producción—. Con la misma importancia, las listas especiales pertenecen al pasado; las órdenes se terminan a tiempo. El sistema ayuda también a que los supervisores prevean las necesidades de mano de obra y tiempo extra. El departamento de engranes de Shelbyville también ha obtenido beneficios: las órdenes retrasadas se han reducido a la mitad y el retraso de esas órdenes se redujo considerablemente. "Estamos hablando de miles de dólares al mes", dice Dixon, "y están los costos de cumplir con los programas de los clientes, que se traduce en más ventas y en reducción del tiempo extra—todas esas cosas que todavía no evaluamos en términos de ahorros reales—".

"Este sistema nos ha ayudado a alcanzar la filosofía de Eaton de usar JIT para satisfacer a nuestros clientes", explica DiRaimo, "nos permite programar mejor la capacidad de manufactura en las instalaciones y optimizar ese programa de acuerdo con las filosofías de la administración local".

"Además, conforme se desarrollen los conceptos de equipos de trabajo, líneas de producción y centros de maquinado en Shelbyville, durante los próximos 12 a 18 meses, el sistema nos permitirá delegar la responsabilidad de programación por departamento a los empleados", dice Rob Conway, "ahora los supervisores de los departamentos podrán ser más administradores que programadores, y podrán dedicarse a facilitar el trabajo, resolver problemas de cuellos de botella y concentrarse en problemas reales en sus respectivos departamentos".

8 SOFTWARE

Se dispone de paquetes para programación de la producción en abundancia. Esos paquetes van desde software para PC de dominio público hasta aplicaciones hechas a la medida que cuestan millones de dólares. Debe tenerse cuidado al comprar un paquete, ya que las habilidades varían mucho. Voet y Dewilde (1994) dan algunas sugerencias para elegir un paquete de programación de producción. Buyer's Guide (1995) contiene información sobre más de 70 paquetes. Se puede encontrar un estudio profundo de varios de ellos en Pinedo (1995).

Las funciones básicas que puede realizar un paquete de programación de producción son: Exhibición del programa

• Ajustes al programa

• Generación de la programación Simulación de la programación

Los paquetes pueden tener una o más de estas características. Se hará una presentación breve de cada una.

La exhibición del programa es una descripción de un programa dado. Esto se puede hacer mediante una simple lista con tiempos de inicio y terminación de cada trabajo y la combinación de las máquinas. Con más frecuencia se presenta una gráfica de Gantt. Las gráficas de Gantt van de barras de caracteres ASCII a gráficas de alta resolución en colores. Es importante que el usuario entienda bien el programa y saber de dónde viene el programa exhibido. El software menos costoso requiere que el usuario genere el programa; los de mayor precio contienen generadores del programa.

Algunos paquetes hacen la evaluación del programa. Esto proporciona medidas de la "bondad" del programa, que pueden incluir el lapso de producción, el tiempo de flujo y la tardanza, lo mismo que el uso de recursos, personal y niveles de trabajo en proceso y alguna otra información relevante. Igual que con la exhibición, esta información se puede mostrar en gráficas o en una lista.

Algunos paquetes de software proporcionan al usuario la posibilidad de cambiar o ajustar los programas. Los más elaborados permiten "tomar e insertar" operaciones en la misma gráfica de Gantt; éstos requieren interfaces de usuario gráficas complejas. Los paquetes menos costosos permiten hacer cambios en los tiempos de inicio y terminación de los trabajos. De la mano con la evaluación del programa, los ajustes permiten al usuario hacer un análisis sencillo de "qué pasa si".

Para exhibir, evaluar o ajustar un programa, primero debe generarse. Ésta es la parte crítica de la programación de la capacidad finita. Muchos paquetes dejan la generación del programa al usuario y nada más la exhiben o la evalúan. Cuando es difícil obtener un buen programa a mano, lo que con frecuencia ocurre, estos paquetes no son muy útiles. Los paquetes más avanzados generan los programas, pero muchos de ellos no son muy buenos. El paquete puede generar un solo programa, varios programas o el mejor de un "subconjunto" de programas. Las reglas de despacho simples, como "primero en entrar, primero en servir" o TPC pueden producir un programa. Al usar varias reglas de despacho se pueden generar varios programas; después el usuario elige uno o el paquete sólo le muestra el "mejor". Se pueden usar heurísticos más avanzados, incluso procedimientos de ramificación y acotamiento, para generar un programa. Como la programación es difícil, el enfoque debe hacerse a la medida del problema que se tiene; un enfoque complejo equivocado puede ser peor que las reglas de despacho sencillas.

Si el sistema de producción es complicado (como una planta grande de producción inter- mitente), puede ser necesaria una simulación del programa. Al someter a prueba el programa con simulación se pueden examinar muchos factores no considerados en las decisiones de programación. Esto puede ser en extremo útil, en particular si el heurístico usa tiempos de entrega, que la simulación puede estimar mejor. Los paquetes que simulan la planta son costosos, por lo general, superan los 30 000 dólares.

En la experiencia de los autores, muy pocas compañías obtienen buenos resultados con paquetes baratos o con software comercial. Debido a las variaciones en los entornos de programación, con frecuencia se requiere software hecho a la medida. Esto casi siempre incluye la compra de un paquete y algunas consultas con quien lo desarrolla, lo cual puede resultar costoso.

Existen paquetes "educativos" de programación. Morton y Pentico (1993) ofrecen el software, Parsifal, con su libro. Parsifal resuelve la mayor parte de los modelos de programación; puede usar varios heurísticos para modelos de una sola máquina, máquinas paralelas, producción continua y producción intermitente. Dispone de varios algoritmos generales, incluyendo simulación de recocido. Su desempeño es bastante bueno para muchos problemas pequeños, y es posible que pueda incorporarse a un sistema de programación. QS: Quantitative Systems (Chang, 1995) es un software general que realiza programación de producción continua e intermitente. Se pueden usar muchos de los heurísticos para producción continua y la mayoría de las reglas de despacho se encuentran disponibles.

9 EVOLUCIÓN

Siempre se ha hecho programación de la producción; sin duda, la construcción de las pirámides la requirió. Gantt (1911) fue, tal vez, el primero en impulsar el enfoque cuantitativo para la programación. Como área de atención, la programación en realidad tuvo su inicio a mediados de los 50. Johnson (1954), Smith (1956), Jackson (1956) y McNaughton (1959) desarrollaron los modelos y las soluciones clásicos. Estas publicaciones dieron fundamento al trabajo que siguió. Los primeros resultados fueron consolidados por Muth y Thompson (1963). Se modelaron muchos problemas de programación complicados como problemas de programación entera mixta, pero su naturaleza combinatoria los hizo imposibles de resolver en un tiempo razonable. Esto hizo que el esfuerzo se tornara a los algoritmos heurísticos. Conway et al (1967) escribieron el primer libro de texto sobre programación de la producción Una generación de investigadores y profesionales aprendió programación en el riguroso pero comprensible libro de Baker (1974).

Los años 70 produjeron más resultados teóricos. El trabajo pionero sobre análisis de heurísticos para el peor caso (Graham, 1969) y la complejidad de varios modelos de programación de la producción (Karp, 1972) condujeron a resultados importantes. Rinnooy Kan (1976) popularizó estos enfoques.

La investigación actual sobre programación parece estar dedicada a resultados más prácticos. Panwalker et al (1973) y McKay et al (1988) investigaron la programación de la producción en la industria e identificaron aspectos relevantes. La reorganización de los sistemas de manufactura, en particular el movimiento para reducir inventario y la necesidad de reducir tiempos de entrega ha hecho que la programación sea mucho más importante. Los estimulantes, aunque controvertidos, resultados de los sistemas OPT (vea el capítulo 10) despertaron el interés de muchos profesionales e investigadores; esto llevó a fijar la atención en la programación de cuellos de botella. Las técnicas de solución generales, como simulación de recocido y algoritmos genéticos han permitido que algunos modelos más complejos se puedan resolver. El trabajo actual sobre análisis estocástico y programación con criterios múltiples sustenta una promesa para el futuro. Un buen punto de partida es el libro de Pinedo (1995), que combina resultados teóricos con el estudio de casos.

Las computadoras actuales más rápidas, al alcance de todos, y las interfases gráficas amigables han hecho que sea más sencillo implantar una programación de la producción. APICS: The Performance Advantage, una revista orientada a los profesionales en la práctica, ha cambiado su evaluación del software, de los paquetes de MRPII a los paquetes de programación de

capacidad finita. Se han publicado varios artículos (por ejemplo, Heuttel, 1993 y Gilman, 1994) sobre el creciente interés en la programación de la producción/capacidad. Conforme ocurren los avances metodológicos, se hace borrosa la distinción entre planeación y programación (Lasserre, 1992), y una compañía que no pueda programar rápida y correctamente estará en una tremenda desventaja.

10 RESUMEN

Este capítulo examinó las operaciones de programación. La programación se ha convertido en un aspecto crítico en el entorno actual de bajo inventario y tiempos de entrega cortos. Los sistemas tradicionales de MRP y MRPII no hacen hincapié en la programación real de la capacidad finita.

El capítulo comienza con la definición básica de problemas de programación. Se presentan trabajos, máquinas, medidas y gráficas de Gantt. Se estudian modelos de uña sola máquina para diferentes medidas. Muchos de ellos se resuelven con facilidad, pero no es probable que existan algoritmos eficientes para los modelos que incluyen tiempos de preparación o tardanza. Por último, se analizaron los métodos de búsqueda que se pueden modificar para resolver la mayor parte de los modelos de programación.

Después se cubren los modelos de programación paralela. Se tienen máquinas múltiples que procesan por completo cualquier trabajo. Para máquinas idénticas, los problemas de tiempo de flujo tienen una solución sencilla. Para otras medidas, las listas heurísticas son un buen enfoque. Se estudió la cota del peor caso para el modelo del lapso de producción.

Las plantas de producción continua tienen múltiples operaciones para cada trabajo, las cuales se realizan en el mismo orden. Sólo se pueden resolver con facilidad los problemas de dos máquinas y algunos del lapso en tres máquinas. Otros modelos requieren soluciones heurísticas. Se presentan varios heurísticos, junto con las cotas que se pueden usar en el algoritmo de ramificación y acotamiento. Los métodos de búsqueda también son útiles para encontrar buenos programas de permutación para producción continua.

Los talleres de producción intermitente, los modelos de programación más difíciles, se analizaron a continuación. Se presentaron heurísticos de despacho y varias reglas de prioridad.

Hoy en día se dispone de software para programación de la producción. La regla "lo barato cuesta caro" se aplica a su compra; los sistemas costosos pueden resultar más útiles. Por último, se habló sobre la evolución de la programación de la producción. A partir de su inicio gráfico, se ha desarrollado una base teórica para la programación. Las nuevas filosofías de producción han hecho que la programación tenga la más alta prioridad en los sistemas de manufactura actuales.